import math
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

# 定义编码长度
DNA_SIZE = 24
# 定义种群容量 即个体数量
POP_SIZE = 200
# 定义交叉概率，范围一般是0.6~1
CROSSOVER_RATE = 0.8
# 突变常数（又称为变异概率），通常是0.1或者更小。
MUTATION_RATE = 0.005
# 迭代次数
N_GENERATIONS = 50
# x1,x2取值范围
x_bound = [0, 10]
y_bound = [0, 10]

# 定义适应度函数


def F(x, y):
    a = 6.452 * (((x + 0.125 * y) * np.cos(x) - np.cos(2 * y)) ** 2)
    b = (0.8 + (x - 4.2) ** 2 + 2 * ((y - 7) ** 2)) ** 0.5
    c = 3.226 * y
    return a / b + c

# 3d绘图


def plot_3d(ax):
    X = np.arange(*x_bound, 5)
    Y = np.arange(*y_bound, 5)
    X, Y = np.meshgrid(X, Y)   # 网格的创建
    Z = F(X, Y)
    # R = np.sqrt(X ** 2 + Y**2)
    # Z = np.sin(R)\

    # rstride:行之间的跨度 cstride:列之间的跨度 camp是颜色映射表
    ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=20, cstride=20,
                    alpha=0.5, cmap=plt.cm.coolwarm)
    # 设置z轴的维度
    ax.set_zlim(-40, 40)

    # 坐标标签
    ax.set_xlabel('x')
    ax.set_ylabel('y')
    ax.set_zlabel('z')
    plt.pause(3)
    plt.show()

# 评价个体对环境的适应度 在MAX问题中适应度越大越有可能留下


def get_fitness(pop):
    x, y = translateDNA(pop)
    # pred是将可能解带入函数F中得到的预测值
    pred = F(x, y)
    return (pred - np.min(pred)) + 1e-3
    # 减去最小的适应度是为了防止适应度出现负数，通过这一步fitness的范围为[0, np.max(pred)-np.min(pred)],最后在加上一个很小的数防止出现为0的适应度

# 解码环节  即将二进制按权展开为十进制，将转换后的实数压缩到[0，1]之间的小数，再将其映射到给定区间中即可
# pop表示种群矩阵，一行表示一个二进制编码表示的DNA，矩阵的行数为种群数目
# 注：此处的DNA_SIZE即染色体长度 为24，两个实数共48位二进制，奇数24列为x的编码，偶数为y的


def translateDNA(pop):
    x_pop = pop[:, 1::2]  # 奇数列表示x1
    y_pop = pop[:, ::2]  # 偶数列表示x2

    # pop:(POP_SIZE,DNA_SIZE)*(DNA_SIZE,1) --> (POP_SIZE,1)  dot用于向量点积和矩阵乘法。
    x = x_pop.dot(2 ** np.arange(DNA_SIZE)[::-1]) / float(
        2 ** DNA_SIZE - 1) * (x_bound[1] - x_bound[0]) + x_bound[0]
    y = y_pop.dot(2 ** np.arange(DNA_SIZE)[::-1]) / float(
        2 ** DNA_SIZE - 1) * (y_bound[1] - y_bound[0]) + y_bound[0]
    return x, y


# 实现交叉和变异 同时将后代加入新种群中，输出新种群
def crossover_and_mutation(pop, CROSSOVER_RATE=0.8):
    new_pop = []
    for father in pop:  # 遍历种群中的每一个个体，将该个体作为父亲
        child = father  # 孩子先得到父亲的全部基因(指二进制中的0、1字符)
        if np.random.rand() < CROSSOVER_RATE:  # 产生子代时不是必然发生交叉，而是以一定的概率发生交叉
            mother = pop[np.random.randint(POP_SIZE)]  # 在种群中选择另一个个体，并将该个体作为母亲
            cross_points = np.random.randint(
                low=0, high=DNA_SIZE * 2)  # 随机产生交叉的点
            child[cross_points:] = mother[cross_points:]  # 孩子得到位于交叉点后的母亲的基因
        mutation(child)  # 每个后代有一定的机率发生变异
        new_pop.append(child)  # 将后代加入新种群中
    return new_pop

# 后代变异函数


def mutation(child, MUTATION_RATE=0.003):
    if np.random.rand() < MUTATION_RATE:  # 以MUTATION_RATE的概率进行变异
        mutate_point = np.random.randint(
            0, DNA_SIZE * 2)  # 随机产生一个实数，代表要变异基因的位置
        child[mutate_point] = child[mutate_point] ^ 1  # 将变异点的二进制为反转

# 选择留下的 不能单纯的选择适应度高的，否则会陷入局部最优而非全局最优
# 此处进行折中处理，即适应度越高的，被选择的机会越高，适应度低的，被选择的机会越低。


def select(pop, fitness):  # nature selection wrt pop's fitness
    # choice(a,size,replace,p)从一维array a 或 int 数字a 中，以概率p随机选取大小为size的数据，
    # replace表示是否重用元素，即抽取出来的数据是否放回原数组中，默认为true（抽取出来的数据有重复）
    idx = np.random.choice(np.arange(POP_SIZE), size=POP_SIZE, replace=True,
                           p=(fitness) / (fitness.sum()))
    return pop[idx]

# 输出


def print_info(pop):
    fitness = get_fitness(pop)
    max_fitness_index = np.argmax(fitness)
    print("max_fitness:", fitness[max_fitness_index])
    x, y = translateDNA(pop)
    print("最优的基因型：", pop[max_fitness_index])
    print("(x, y):", (x[max_fitness_index], y[max_fitness_index]))
    x1 = x[max_fitness_index]
    y1 = y[max_fitness_index]
    print(F(x1, y1))


if __name__ == "__main__":
    # 创建一个画布 并转换为三维建图
    fig = plt.figure()
    ax = Axes3D(fig, auto_add_to_figure=False)
    fig.add_axes(ax)
    plt.ion()  # 将画图模式改为交互模式，程序遇到plt.show不会暂停，而是继续执行
    plot_3d(ax)

    # 随机生成二进制码 即染色体
    pop = np.random.randint(2, size=(POP_SIZE, DNA_SIZE * 2))
    for _ in range(N_GENERATIONS):  # 迭代N代
        # 使用自定义translateDNA函数进行解码
        x, y = translateDNA(pop)
        if 'sca' in locals():
            sca.remove()
        # 颜色是黑色，标记为●
        sca = ax.scatter(x, y, F(x, y), c='black', marker='o')
        plt.show()
        plt.pause(0.1)
        pop = np.array(crossover_and_mutation(pop, CROSSOVER_RATE))
        # F_values = F(translateDNA(pop)[0], translateDNA(pop)[1])#x, y --> Z matrix
        fitness = get_fitness(pop)
        pop = select(pop, fitness)  # 选择生成新的种群

    print_info(pop)
    plt.ioff()
plot_3d(ax)
